[python3] reshape(-1,1)什么意思 numpy.reshape

原帖：https://blog.csdn.net/wld914674505/article/details/80460042

 

numpy.reshape(a, newshape, order=\'C\')[source]，参数`newshape`是啥意思？

官方文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.reshape.html

newshape : int or tuple of ints
The new shape should be compatible with the original shape. If an integer, then the result will be a 1-D array of that length. One shape dimension can be -1. In this case, **the value is inferred from the length of the array and remaining dimensions**.

大意是说，数组新的shape属性应该要与原来的配套，如果等于-1的话，那么Numpy会根据剩下的维度计算出数组的另外一个shape属性值。

举几个例子或许就清楚了，有一个数组z，它的shape属性是(4, 4)

1.  
   z = np.array([[1, 2, 3, 4],
2.  
   [5, 6, 7, 8],
3.  
   [9, 10, 11, 12],
4.  
   [13, 14, 15, 16]])
5.  
   z.shape
6.  
   (4, 4)

z.reshape(-1)

1.  
   z.reshape(-1)
2.  
   array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16])

z.reshape(-1, 1)

也就是说，先前我们不知道z的shape属性是多少，但是想让z变成只有一列，行数不知道多少，通过`z.reshape(-1,1)`，Numpy自动计算出有12行，新的数组shape属性为(16, 1)，与原来的(4, 4)配套。

1.  
   z.reshape(-1,1)
2.  
   array([[ 1],
3.  
   [ 2],
4.  
   [ 3],
5.  
   [ 4],
6.  
   [ 5],
7.  
   [ 6],
8.  
   [ 7],
9.  
   [ 8],
10.  
    [ 9],
11.  
    [10],
12.  
    [11],
13.  
    [12],
14.  
    [13],
15.  
    [14],
16.  
    [15],
17.  
    [16]])
18.  
     

z.reshape(-1, 2)

newshape等于-1，列数等于2，行数未知，reshape后的shape等于(8, 2)

1.  
   z.reshape(-1, 2)
2.  
   array([[ 1, 2],
3.  
   [ 3, 4],
4.  
   [ 5, 6],
5.  
   [ 7, 8],
6.  
   [ 9, 10],
7.  
   [11, 12],
8.  
   [13, 14],
9.  
   [15, 16]])
10.  
     

同理，只给定行数，newshape等于-1，Numpy也可以自动计算出新数组的列数。